大数据分析正在彻底改变股票市场。通过分析大量历史数据和实时信息，投资者和交易员现在可以获得前所未有的见解，从而做出更明智的决策。
大数据分析的好处
大数据分析为股票市场提供了一系列好处，包括：改进的风险评估：大数据可以帮助投资者识别和量化风险因素，从而做出更好的投资组合决策。增强的趋势预测：通过分析历史数据和市场趋势，大数据算法可以帮助预测未来价格走势。个性化的投资建议：大数据可以个性化投资建议，根据投资者的个人风险承受能力和投资目标。实时交易决策：大数据分析可以提供有关市场动态的实时见解，使交易员能够快速做出明智的AI 大火，对金融行业从业者有何影响？
AI人工智能的出现，对金融工作人员可能会产生一定的替代影响。 金融从业者需要保持不断学习。
以下是可能会受到影响的方面：
工作效率的提高：AI人工智能可以通过模拟人类思考和决策的过程来提高工作效率。 例如，机器学习和自然语言处理技术可以帮助金融工作人员更快地分析和处理大量数据，从而更快地完成工作。
就业市场的变化：由于AI人工智能在各个领域的应用不断扩大，金融领域的竞争可能会更加激烈。 因此，金融工作人员需要不断学习和适应新技术和工具，以保持竞争力。
工作内容的变化：AI人工智能的应用可能会导致一些工作内容的变化。 例如，一些简单的任务可能会被自动化，而需要高度专业化的工作可能会更加依赖金融工作人员的技能和经验。
员工角色的转变：AI人工智能的应用可能会改变金融工作人员的角色和职责。 例如，一些员工可能会被机器取代，而需要承担新的职责和责任。
总之，AI人工智能的出现可能会对金融工作人员产生一定的影响，但同时也为他们提供了更多的机会和挑战。 他们需要不断学习和适应新技术和工具，以保持竞争力和适应未来的发展趋势。
大数据全方面应用推动社会变革转型
大数据的应用正在推动社会变革和制造业的转型。 在国家的竞争力构建中，大数据扮演了战略性的角色。 随着新一代信息技术的兴起，如互联网和物联网，大数据分析能力为经验总结、趋势预测和决策支持提供了新的可能性，从而增强了人类改造世界的力量。 美国、欧盟、日本等国家和地区已经认识到大数据的重要性，并发布了相关战略计划以提升国家竞争力。 中国拥有庞大的制造业规模和丰富的数据资源，为大数据的发展提供了良好的基础。 通过多年的信息化建设，中国在信息技术和应用方面已积累了坚实的基础。 一些信息服务企业已经开始为制造业提供大数据服务，促进了大数据与制造业的融合。 国务院发布的政策文件，如《中国制造2025》和《促进大数据发展行动纲要》，为大数据在制造业中的应用创造了有利条件。 尽管存在挑战，如大数据发展的早期阶段、安全风险评估、企业信息化水平不一、数据资源建设不足等，大数据仍为制造业的转型升级提供了新机遇。 大数据的应用能够提高研发设计水平，实现业务场景的智能化升级，增强企业的经营管理能力，加快服务化进程，并促进新产品的开发。 为了促进大数据与制造业的融合发展，需要加强工业信息基础设施的建设，推进数据资源的整合和分析能力的提升。 此外，还需突破大数据的核心技术，提高数据安全保障能力，并培养具备制造业知识和大数据技能的复合型人才。 大数据的应用不仅能够推动技术产品的创新，还能够形成新的业务模式和业态。 例如，智能儿童手表就是大数据与传统业务融合的产物，它通过整合多种数据类型，提供了创新的功能，并在中国市场取得了显著的销售成绩。 总之，大数据的发展和应用对于推动社会变革和制造业的全面转型升级至关重要。 通过加强基础设施建设、数据资源建设、核心技术创新、安全保障能力和人才培养，大数据将为制造业的发展带来新的动力，推动中国从“中国制造”向“中国智造”的转变。
什么是大数据？
中国发展门户网讯 随着新一代信息技术的迅猛发展和深入应用，数据的数量、规模不断扩大，数据已日益成为土地、资本之后的又一种重要的生产要素，和各个国家和地区争夺的重要资源，谁掌握数据的主动权和主导权，谁就能赢得未来。 奥巴马政府将数据定义为“未来的新石油”，认为一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分，对数据的占有和控制将成为继陆权、海权、空权之外的另一个国家核心权力。 此后，一个全新的概念——大数据开始风靡全球。 大数据的概念与内涵“大数据”的概念早已有之，1980年著名未来学家阿尔文•托夫勒便在《第三次浪潮》一书中,将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。 但是直到近几年,“大数据”才与“云计算”、“物联网”一道，成为互联网信息技术行业的流行词汇。 2008年，在谷歌成立10周年之际， 著名的《自然》杂志出版了一期专刊，专门讨论未来的大数据处理相关的一系列技术问题和挑战，其中就提出了“Big Data”的概念。 2011年5 月，在“云计算相遇大数据” 为主题的EMC World 2011 会议中，EMC 也抛出了Big Data概念。 所以，很多人认为，2011年是大数据元年。 此后，诸多专家、机构从不同角度提出了对大数据理解。 当然，由于大数据本身具有较强的抽象性，目前国际上尚没有一个统一公认的定义。 维基百科认为大数据是超过当前现有的数据库系统或数据库管理工具处理能力，处理时间超过客户能容忍时间的大规模复杂数据集。 全球排名第一的企业数据集成软件商Informatica认为大数据包括海量数据和复杂数据类型，其规模超过传统数据库系统进行管理和处理的能力。 亚马逊网络服务(AWS)、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。 网络搜索的定义为：大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 互联网周刊的定义为：大数据的概念远不止大量的数据（TB）和处理大量数据的技术，或者所谓的4个V之类的简单概念，而是涵盖了人们在大规模数据的基础上可以做的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。 换句话说，大数据让我们以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见，最终形成变革之力。 综合上述不同的定义，我们认为，大数据至少应包括以下两个方面：一是数量巨大，二是无法使用传统工具处理。 因此，大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。 它强调的不仅是数据的规模，更强调从海量数据中快速获得有价值信息和知识的能力。 大数据4V特征一般认为，大数据主要具有以下四个方面的典型特征：规模性（Volume）、多样性（Varity）、高速性（Velocity）和价值性（Value）,即所谓的“4V”。 1．规模性。 大数据的特征首先就体现为“数量大”，存储单位从过去的GB到TB，直至PB、EB。 随着信息技术的高速发展，数据开始爆发性增长。 社交网络（微博、推特、脸书）、移动网络、各种智能终端等，都成为数据的来源。 淘宝网近4亿的会员每天产生的商品交易数据约20TB；脸书约10亿的用户每天产生的日志数据超过300TB。 迫切需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术，来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据。 2．多样性。 广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。 大数据大体可分为三类：一是结构化数据，如财务系统数据、信息管理系统数据、医疗系统数据等，其特点是数据间因果关系强；二是非结构化的数据，如视频、图片、音频等，其特点是数据间没有因果关系；三是半结构化数据，如HTML文档、邮件、网页等，其特点是数据问的因果关系弱。 3．高速性。 与以往的档案、广播、报纸等传统数据载体不同，大数据的交换和传播是通过互联网、云计算等方式实现的，远比传统媒介的信息交换和传播速度快捷。 大数据与海量数据的重要区别，除了大数据的数据规模更大以外，大数据对处理数据的响应速度有更严格的要求。 实时分析而非批量分析，数据输入、处理与丢弃立刻见效，几乎无延迟。 数据的增长速度和处理速度是大数据高速性的重要体现。 4.价值性。 这也是大数据的核心特征。 现实世界所产生的数据中，有价值的数据所占比例很小。 相比于传统的小数据，大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析，发现新规律和新知识，并运用于农业、金融、医疗等各个领域，从而最终达到改善社会治理、提高生产效率、推进科学研究的效果。 大数据六大发展趋势虽然大数据目前仍处在发展的起步阶段，尚存在着诸多的困难与挑战，但我们相信，随着时间的推移，大数据未来的发展前景非常可观。 1．数据将呈现指数级增长近年来，随着社交网络、移动互联、电子商务、互联网和云计算的兴起，音频、视频、图像、日志等各类数据正在以指数级增长。 据有关资料显示，2011年，全球数据规模为1.8ZB，可以填满575亿个32GB的iPad，这些iPad可以在中国修建两座长城。 到2020年，全球数据将达到40ZB，如果把它们全部存入蓝光光盘，这些光盘和424艘尼米兹号航母重量相当。 美国互联网数据中心则指出,互联网上的数据每年将增长50%,每两年便将翻一番,目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。 2．数据将成为最有价值的资源在大数据时代，数据成为继土地、劳动、资本之后的新要素，构成企业未来发展的核心竞争力。 《华尔街日报》在一份题为《大数据，大影响》的报告宣传，数据已经成为一种新的资产类别，就像货币或黄金一样。 IBM执行总裁罗睿兰认为指出,“数据将成为一切行业当中决定胜负的根本因素,最终数据将成为人类至关重要的自然资源。 ”随着大数据应用的不断发展，我们有理由相信大数据将成为机构和企业的重要资产和争夺的焦点谷歌、苹果、亚马逊、阿里巴巴、腾讯等互联网巨头正在运用大数据力量获得商业上更大的成功，并且将会继续通过大数据来提升自己的竞争力。 3．大数据和传统行业智能融合通过对大数据收集、整理、分析、挖掘, 我们不仅可以发现城市治理难题，掌握经济运行趋势，还能够驱动精确设计和精确生产模式，引领服务业的精确化和增值化，创造互动的创意产业新形态。 麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。 网络、阿里、腾讯等通过对海量数据的掌握和分析,为用户提供更加专业化和个性化的服务。 在智慧城市建设不断深入的情况下，大数据必将在智慧城市中发挥越来越重要的作用。 由城市数字化到智慧城市，关键是要实现对数字信息的智慧处理，其核心是引入了大数据处理技术，大数据将成为智慧城市的核心智慧引擎。 智慧金融、智慧安防、智慧医疗、智慧教育、智慧交通、智慧城管等，无不是大数据和传统产业融合的重要领域。 4．数据将越来越开放大数据是人类的共同资源、共同财富，数据开放共享是不可逆转的历史潮流。 随着各国政府和企业对开放数据带来的社会效益和商业价值认识的不断提升，全球必将很快掀起一股数据开放的热潮。 事实上，大数据的发展需要全世界、全人类的共同协作，变私有大数据为公共大数据，最终实现私有、企业自有、行业自有的全球性大数据整合，才不至形成一个个毫无价值的“数据孤岛”。 大数据越关联越有价值，越开放越有价值。 尤其是公共事业和互联网企业的数据开放数据将越来越多。 目前，美欧等发达国家和地区的政府都在政府和公共事业上的数据做出了表率。 中国政府也将一方面带头力促数据公开共享，另一方面，还通过推动建设各类大数据服务交易平台，为数据使用者提供丰富的数据来源和数据的应用。 5．大数据安全将日受重视大数据在经济社会中应用日益广泛的同时，大数据的安全也必将受到更多的重视。 大数据时代，在我们用数据挖掘和数据分析等大数据技术获取有价值信息的同时，“黑客”也可以利用这些大数据技术最大限度地收集更多有用信息，对其感兴趣的目标发起更加“精准的”攻击。 近年来，个人隐私、企业商业信息甚至是国家机密泄露事件时有发生。 对此，美欧等发达国家纷纷制定完善了保护信息安全、防止隐私泄露等相关法律法规。 可以预见，在不久的将来，其他国家也会迅速跟进，以更好地保障本国政府、企业乃至居民的数据安全。 6．大数据人才将备受欢迎随着大数据的不断发展及其应用的日益广泛，包括大数据分析师、数据管理专家、大数据算法工程师、数据产品经理等在内的具有丰富经验的数据分析人员将成为全社会稀缺的资源和各机构争夺的人才。 据著名国际咨询公司Gartner预测，2015年全球大数据人才需求将达到440万人，而人才市场仅能够满足需求的三分之一。 麦肯锡公司则预测美国到2018年需要深度数据分析人才44万—49万，缺口为14万—19万人。 有鉴于此，美国通过国家科学基金会，鼓励研究性大学设立跨学科的学位项目，为培养下一代数据科学家和工程师做准备，并设立培训基金支持对大学生进行相关技术培训，召集各个学科的研究人员共同探讨大数据如何改变教育和学习等。 英国、澳大利亚、法国等国家也类似地对大数据人才的培养做出专项部署。 IBM 等企业也开始全面推进与高校在大数据领域的合作，力图培养企业发展需要的既懂业务知识又具分析技能的复合型数据人才。 （武锋：国家信息中心）
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